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# 예약된 작업을 사용하여 예측 값 재정의
경우에 따라 예상 계산에서 고려할 수 없는 향후 애플리케이션 필요량에 대한 추가 정보가 있을 수 있습니다. 예컨대, 예상 계산은 향후 마케팅 이벤트에 필요한 용량을 과소 평가할 수 있습니다. 예약된 작업을 사용하여 미래 기간에 대한 예상을 임시로 재정의할 수 있습니다. 예약된 작업은 반복적으로 실행되거나 일회성 수요 변동이 있는 특정 날짜 및 시간에 실행될 수 있습니다.
예컨대, 예상한 것보다 높은 최소 용량으로 예약된 작업을 생성할 수 있습니다. 런타임 시 Amazon EC2 Auto Scaling은 Auto Scaling 그룹의 최소 용량을 업데이트합니다. 예측 조정은 용량에 맞게 최적화하므로 최소 용량이 예상 값보다 높은 예약된 작업이 적용됩니다. 이렇게 하면 용량이 예상보다 작아지는 것을 방지할 수 있습니다. 예상 재정의를 중지하려면 두 번째 예약된 작업을 사용하여 최소 용량을 원래 설정으로 되돌립니다.
다음 절차에서는 미래 기간의 예상을 재정의하는 단계를 간략하게 설명합니다.
**Topics**
+ [1단계: (옵션) 시계열 데이터 분석](#analyzing-time-series-data)
+ [2단계: 2개의 예약된 작업 생성](#scheduling-capacity)
**중요**
이 주제에서는 예측보다 더 큰 용량으로 확장하기 위해 예측을 재정의한다고 가정합니다. 예측 조정 정책의 간섭 없이 일시적으로 용량을 줄여야 하는 경우 *예측 전용* 모드를 대신 사용합니다. 예측 전용 모드에서 예측 조정은 계속 예측을 생성하지만 용량이 자동으로 증가하지는 않습니다. 그런 다음 리소스 사용률을 모니터링하고 필요에 따라 그룹의 크기를 수동으로 줄일 수 있습니다. 수동 조정에 대한 자세한 내용은 [Amazon EC2 Auto Scaling의 수동 조정](ec2-auto-scaling-scaling-manually.md) 섹션을 참조하세요.
## 1단계: (옵션) 시계열 데이터 분석
예상 시계열 데이터 분석으로 시작합니다. 이 단계는 선택 사항이지만 예상의 세부 정보를 파악하려는 경우, 유용합니다.
1. **예상 검색**
예상이 생성되면 예상에서 특정 기간을 쿼리할 수 있습니다. 쿼리의 목표는 특정 기간에 대한 시계열 데이터의 전체 보기를 얻는 것입니다.
쿼리에는 최대 2일간의 미래 예상 데이터가 포함될 수 있습니다. 예측 조정을 잠시 사용한 경우에도 과거 예상 데이터에 액세스할 수 있습니다. 그러나 시작 시간과 해지 시간 사이의 최대 기간은 30일입니다.
[get-predictive-scaling-forecast](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/autoscaling/get-predictive-scaling-forecast.html) AWS CLI 명령을 사용하여 예측을 가져오려면 명령에 다음 파라미터를 제공합니다.
+ `--auto-scaling-group-name` 파라미터에 Auto Scaling 그룹의 이름을 입력합니다.
+ `--policy-name` 파라미터에 정책 이름을 입력합니다.
+ 지정한 시간 또는 그 이후의 예상 데이터만 반환하려면 `--start-time` 파라미터에 시작 시간을 입력합니다.
+ 지정한 시간 이전의 예상 데이터만 반환하려면 `--end-time` 파라미터에 해지 시간을 입력합니다.
```
aws autoscaling get-predictive-scaling-forecast --auto-scaling-group-name my-asg \
--policy-name cpu40-predictive-scaling-policy \
--start-time "2021-05-19T17:00:00Z" \
--end-time "2021-05-19T23:00:00Z"
```
이 작업이 성공하면 명령에서 다음 예와 비슷한 데이터가 반환됩니다.
```
{
"LoadForecast": [
{
"Timestamps": [
"2021-05-19T17:00:00+00:00",
"2021-05-19T18:00:00+00:00",
"2021-05-19T19:00:00+00:00",
"2021-05-19T20:00:00+00:00",
"2021-05-19T21:00:00+00:00",
"2021-05-19T22:00:00+00:00",
"2021-05-19T23:00:00+00:00"
],
"Values": [
153.0655799339254,
128.8288551285919,
107.1179447150675,
197.3601844551528,
626.4039934516954,
596.9441277518481,
677.9675713779869
],
"MetricSpecification": {
"TargetValue": 40.0,
"PredefinedMetricPairSpecification": {
"PredefinedMetricType": "ASGCPUUtilization"
}
}
}
],
"CapacityForecast": {
"Timestamps": [
"2021-05-19T17:00:00+00:00",
"2021-05-19T18:00:00+00:00",
"2021-05-19T19:00:00+00:00",
"2021-05-19T20:00:00+00:00",
"2021-05-19T21:00:00+00:00",
"2021-05-19T22:00:00+00:00",
"2021-05-19T23:00:00+00:00"
],
"Values": [
2.0,
2.0,
2.0,
2.0,
4.0,
4.0,
4.0
]
},
"UpdateTime": "2021-05-19T01:52:50.118000+00:00"
}
```
응답에는 `LoadForecast` 및 `CapacityForecast`라는 두 가지 예측 값이 포함됩니다. `LoadForecast`는 시간별 로드 예측을 보여 주고 `CapacityForecast`는 40.0(평균 CPU 사용률 40%)의 `TargetValue`를 유지하는 동안 예측 로드를 처리하는 데 시간당 필요한 용량에 대한 예측 값을 보여 줍니다.
1. **대상 기간 식별**
일회성 수요 변동이 발생해야 하는 시간을 식별합니다. 예상에 표시된 날짜와 시간은 UTC입니다.
## 2단계: 2개의 예약된 작업 생성
다음으로, 애플리케이션의 예상 로드보다 높은 특정 기간에 대해 2개의 예약된 작업을 생성합니다. 예컨대, 제한된 기간에 사이트에 대한 트래픽을 높이는 마케팅 이벤트가 있는 경우, 이벤트 시작 시 최소 용량을 업데이트하는 일회성 작업을 예약할 수 있습니다. 그런 다음 이벤트가 해지 시 최소 용량을 원래 설정으로 되돌리도록 다른 작업을 예약합니다.
**일회성 이벤트에 대해 2개의 예약된 작업을 생성하려면(콘솔)**
1. [https://console.aws.amazon.com/ec2/](https://console.aws.amazon.com/ec2/)에서 Amazon EC2 콘솔을 열고 탐색 창에서 **Auto Scaling Groups**(Auto Scaling 그룹)를 선택합니다.
1. Auto Scaling 그룹 옆의 확인란을 선택합니다.
페이지 하단에 분할 창이 열립니다.
1. **자동 조정** 탭의 **Scheduled actions(예약된 작업)**에서 **Create scheduled action(예약된 작업 생성)**을 선택합니다.
1. 다음 예약된 작업 설정을 채웁니다.
1. 예약된 작업의 **이름**을 입력합니다.
1. **Min(최소)**에 Auto Scaling 그룹의 새 최소 용량을 입력합니다. **Min(최소)**은 그룹의 최대 크기보다 작거나 같아야 합니다. **Min(최소)**의 값이 그룹의 최대 크기보다 크면 **Max(최대)**를 업데이트해야 합니다.
1. **반복**에서 **1회(Once)**를 선택합니다.
1. **Time zone(표준 시간대)**에서 시간대를 선택합니다. 시간대를 선택하지 않으면 `ETC/UTC`가 기본적으로 사용됩니다.
1. **Specific start time(특정 시작 시간)**을 정의합니다.
1. **Create(생성)**를 선택합니다.
콘솔에 Auto Scaling 그룹에 대해 예약된 작업이 표시됩니다.
1. 이벤트 해지 시 원래 설정으로 되돌아 가도록 두 번째 예약된 작업을 구성합니다. 예측 조정은 **Min(최소)**에 대해 사용자가 설정한 값이 예상 값보다 작은 경우에만 용량을 조정합니다.
**일회성 이벤트에 대해 2개의 예약된 작업을 생성하려면(AWS CLI)**
AWS CLI 를 사용하여 예약된 작업을 생성하려면 [put-scheduled-update-group-action](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/autoscaling/put-scheduled-update-group-action.html) 명령을 사용합니다.
예컨대, 5월 19일 오후 5시에 8시간 동안 최소 용량으로 인스턴스 3개를 유지하는 일정을 정의해 보겠습니다. 다음 명령은 이 시나리오를 구현하는 방법을 보여 줍니다.
첫 번째 [put-scheduled-update-group-action](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/autoscaling/put-scheduled-update-group-action.html) 명령은 2021년 5월 19일 오후 5시(UTC)에 지정된 Auto Scaling 그룹의 최소 용량을 업데이트하도록 Amazon EC2 Auto Scaling에 지시합니다.
```
aws autoscaling put-scheduled-update-group-action --scheduled-action-name my-event-start \
--auto-scaling-group-name my-asg --start-time "2021-05-19T17:00:00Z" --minimum-capacity 3
```
두 번째 명령은 그룹의 최소 용량을 2021년 5월 20일 오전 1시(UTC)의 용량으로 설정하도록 Amazon EC2 Auto Scaling에 지시합니다.
```
aws autoscaling put-scheduled-update-group-action --scheduled-action-name my-event-end \
--auto-scaling-group-name my-asg --start-time "2021-05-20T01:00:00Z" --minimum-capacity 1
```
이러한 예약된 작업을 Auto Scaling 그룹에 추가하면 Amazon EC2 Auto Scaling은 다음을 수행합니다.
+ 2021년 5월 19일 오후 5시(UTC)에 첫 번째 예약된 작업이 실행됩니다. 현재 해당 그룹에 인스턴스가 3개 미만 있는 경우, 그룹은 인스턴스 3개로 스케일 아웃됩니다. 이 시간과 향후 8시간 동안 예측 용량이 실제 용량보다 높거나 동적 조정 정책이 적용되는 경우, Amazon EC2 Auto Scaling이 계속 스케일 아웃을 수행할 수 있습니다.
+ 2021년 5월 20일 오전 1시(UTC)에 두 번째 예약된 작업이 실행됩니다. 이렇게 하면 이벤트 해지 시 최소 용량이 원래 설정으로 돌아갑니다.
### 반복 일정에 따라 크기 조정
매주 동일한 기간에 대한 예상을 재정의하려면 두 개의 예약된 작업을 생성하고 cron 표현식을 사용하여 시간 및 날짜 로직을 제공합니다.
cron 표현식 형식은 다음과 같이 공백으로 구분된 다섯 개의 필드로 구성됩니다. [Minute] [Hour] [Day\$1of\$1Month] [Month\$1of\$1Year] [Day\$1of\$1Week]. 필드에는 특수 문자를 포함하여 허용되는 모든 값을 포함할 수 있습니다.
예컨대, 다음 cron 표현식은 매주 화요일 오전 6시 30분에 작업을 실행합니다. 별표는 필드의 모든 값을 일치시키기 위한 와일드카드로 사용됩니다.
```
30 6 * * 2
```
### 다음 사항도 참조하세요.
예약된 작업을 생성, 열거, 편집 및 삭제하는 방법에 대한 자세한 설명은 [Amazon EC2 Auto Scaling에 예약된 조정](ec2-auto-scaling-scheduled-scaling.md) 섹션을 참조하세요.